Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies запустила сервис PT PyAnalysis, предназначенный для обнаружения подозрительных и вредоносных Python-пакетов. Теперь компания объявила о старте сбора заявок на ранний доступ к новому инструменту.

Проблема разработчиков, использующих Python-пакеты, давно известна: приходится внимательно изучать внешние зависимости и учитывать их анализ при разработке.

Специалисты Positive Technologies на протяжении восьми месяцев изучали репозиторий PyPI и за это время смогли обнаружить 175 вредоносных пакетов. Интересно, что некоторые из них находились там с 2018 года.

Из вредоносных программ в таких пакетах были выявлены трояны, похищающие данные пользователей (63%), бэкдоры (20%), загрузчики (6%) и программы-вымогатели (1%).

Интересно также, что средняя продолжительность жизни вредоносного пакета до его удаления составила 13 дней. В течение этих двух недель злоумышленники могут неоднократно заразить устройства пользователей софта.

Авторы вредоносных пакетов маскируют их под легитимные и чаще всего применяют для кражи данных. Несмотря на собственную систему проверки кода на pypi.org (Malware Checks), эксперты Positive Technologies указывают на её несостоятельность: достаточно легко обходится.

По словам специалистов, PyAnalysis уникальна максимальной автоматизацией. Например, пользователь может через API отправить название Python-пакета на проверку, после чего получит оценку его опасности. Предусмотрены вердикты «clean», «suspicious», «malicious».

Более того, сервис подробно объяснит, почему тот или иной пакет является вредоносным. Оставить заявку на доступ к сервису можно на странице PT PyAnalysis.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru